Compound K-enriched Korean red ginseng prevents lung cancer progression by targeting cancer cells and fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite the efficacy of anticancer drugs , patients frequently experience relapse, metastasis, and resistance. A promising therapeutic approach not only targets cancer cell growth but also modulates cancer-associated fibroblasts, which support malignancies. Compound K (CK), a metabolite derived from red ginseng , has demonstrated anticancer properties. Recently, we developed a CK-enriched red ginseng extract (CKP) and explored its potential to suppress lung cancer by inhibiting cancer cell proliferation and inactivating fibroblasts. Methods To evaluate the in vitro efficacy of CKP in inhibiting lung cancer cell proliferation, MTT and colony formation assays were performed. The apoptotic effects of CKP on lung cancer cells were assessed using Western blot and flow cytometry. Furthermore, the ability of CKP to inhibit TGF β1-induced migration of cancer cells was investigated through Western blot, RT-PCR, and a wound healing assay. Additionally, the impact of CKP on lung fibroblast inactivation was examined via Western blot and RT-PCR analysis. For in vivo experiments, a xenograft model was utilized, incorporating a combination of lung cancer cells and lung fibroblasts in xenografts. Results CKP significantly reduced the proliferation and invasiveness of TGF-β1-stimulated A549 cells, demonstrating its potential to inactivate lung fibroblasts. Additionally, CKP inhibited the secretion of cytokines, such as interleukin-6, interleukin-8, and TGF-β1, by activated fibroblasts. In vivo , CKP markedly inhibited tumor growth in the xenograft model. Conclusion In conclusion, CKP effectively induced apoptosis in lung cancer cells, suppressed metastasis, and inactivated fibroblasts, thereby preventing cancer invasion and reducing extracellular matrix production, highlighting its potential as a novel anticancer agent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».